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A Schneider Electric e a ETAP revelam um produto de ‘gêmeos digitais’ de ponta que pode projetar e simular com precisão as necessidades de energia das fábricas de inteligência artificial (IA).
Ao otimizarem o NVIDIA Omniverse Blueprint para digital twins de fábricas de IA, a Schneider Electric e a ETAP permitem o desenvolvimento de ‘gêmeos digitais’ que integram múltiplas entradas para sistemas mecânicos, térmicos, de rede e elétricos, simulando como uma fábrica de IA opera. Essa colaboração entre as duas empresas visa oferecer maior visibilidade e controle sobre os sistemas elétricos e requisitos de energia, o que representa uma oportunidade para ganhos significativos de eficiência, confiabilidade e sustentabilidade.
Embora a visualização básica de sistemas elétricos fosse possível anteriormente, a integração entre as tecnologias da ETAP e o NVIDIA Omniverse possibilita a criação de um digital twin completo da fábrica de IA, onde múltiplas dinâmicas interagem de forma contínua.
A tecnologia sofisticada de modelagem da ETAP criará uma réplica virtual da infraestrutura elétrica de um data center e a combinará com dados em tempo real do sistema de energia, análises avançadas e insights. Algoritmos inteligentes analisam e preveem padrões de consumo e distribuição de energia de forma a permitir uma visão sem precedentes sobre:
• Projeto e simulação avançada do sistema elétrico;
• Análise dinâmica de cenários “What-If”;
• Monitoramento de desempenho em tempo real da infraestrutura elétrica;
• Otimização avançada da eficiência energética;
• Manutenção preditiva e avaliação da confiabilidade do sistema;
• Necessidades de infraestrutura baseadas no uso de energia, ajudando a reduzir o custo total de instalação.
De clusters de treinamento de grande escala a servidores de inferência de borda, as cargas de trabalho de IA estão impulsionando um aumento significativo no consumo de energia dos data centers. Ao contrário das tarefas de computação tradicionais, as operações de IA – especialmente o treinamento de modelos e os processos complexos de inferência – exigem poder computacional considerável, resultando em densidades de energia mais altas em racks.
À medida que a adoção de IA acelera, startups, empresas, provedores de colocation e gigantes da internet precisam repensar o design e a gestão de data centers para atender à crescente demanda por eficiência energética.
A colaboração entre ETAP e NVIDIA apresenta uma abordagem inovadora “Grid to Chip” que aponta os desafios críticos de gerenciamento de energia, otimização de desempenho e eficiência energética na era da IA. Atualmente, os operadores de data centers podem estimar o consumo médio de energia no nível das prateleiras, mas o novo gêmeo digital da ETAP visa aumentar a precisão na modelagem do comportamento dinâmico de carga no nível do chip para melhorar o design do sistema de energia e maximizar a eficiência energética.
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